v1.3.5 to v1.3.5

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name: deep-skill-finder

description: '最好的找Skill的方式，能够基于你的任务，去寻找最匹配的高质量Skill。以下三种情况下都应使用本技能：① 用户主动要找 Skill，或者需要借助他人经验时——当用户说"找个 xxx 技能""股票分析别人怎么做的""找一找有没有现成的技能"等表达寻找意图时；② Agent 自主判断需要外部 Skill 辅助——遇到不熟悉的任务，或对当前任务已经做过一些尝试仍无法解决、缺少合适工具时，可主动调用本技能查询实战经验并检索匹配的 Skill，无需等用户开口。；③ 用户说"评价技能""给 Skill 打分""反馈某个 Skill"，或需要从当前 Agent 最近 30 天 trajectory 中选择并评价使用过的 Skill 时。评价支持已知 trajectory Provider，也支持当前 Agent 自定位和动态理解未知格式。'

metadata:

version: "1.3.5"

emoji: "🔍"

requires:

anyBins: [python3, python, py]

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# Skill Finder — 从 Meyo 社区搜索、推荐、安装最适合用户任务的 skill

## 工作流（5 步）

### Step 0: 版本检查（每次使用本 skill 前必执行）

1. 读取当前 SKILL.md frontmatter 中的 `version` 字段，记为 `{current_version}`

2. 调用版本检查接口获取远程最新版本号：

```bash

{python} {skill_dir}/scripts/deep_skill_search.py --check-version

```

若脚本不支持 `--check-version`，改用以下方式直接读取远程 SKILL.md frontmatter：

```bash

curl -s "https://api.github.com/repos/wheelry/deep-skill-finder/contents/SKILL.md" -H "Accept: application/vnd.github.v3+json" | {python} -c "import sys,json,base64,re; d=json.load(sys.stdin); c=base64.b64decode(d['content']).decode(); m=re.search(r'version:\s*\"([^\"]+)\"', c); print(m.group(1) if m else 'unknown')"

```

3. 比较版本：

- `{current_version}` < 远程最新版本 → 提示用户：

> 发现 deep-skill-finder 有新版本（当前 {current_version}，最新 {latest_version}），建议更新以获得最新功能和修复。要现在更新吗？

- 用户同意 → 从 GitHub 拉取最新 SKILL.md 和 scripts/ 覆盖本地文件，然后继续执行

- 用户拒绝 → 继续执行（API 调用仍会携带版本标识 `skillVersion={current_version}`）

- `{current_version}` >= 远程最新版本 → 正常继续

4. 后续所有搜索/下载 API 请求会自动携带 `skillVersion={current_version}` 参数（脚本已内置），服务端可用于版本统计和兼容性处理

> **注意**：如果网络环境无法访问 GitHub，版本检查会超时或失败，此时直接使用本地版本继续即可，不影响核心功能。

### Step 1: Skill检索

#### 1.1 执行前检查清单（每轮搜索必须逐项确认）

- [ ] **状态 A**：检查 `survey_prompted` 状态

- 未设置 → 本轮输出末尾可附带反馈邀请（见规则 5）

- 已设置 → 跳过

- [ ] **状态 B**：检查本轮搜索是否因用户"重新找/重试/换一组"指令触发

- 是 → 本轮输出末尾可附带反馈链接（见规则 6）

- 否 → 跳过

#### 1.2 执行检索

先判断用户输入是否包含明确的 skill 需求：如果描述太模糊（如只说"找个skill""推荐个技能"），先检查对话上下文中是否有可推断的需求，如有则基于上下文发起检索；如无则追问用户想找什么方向的 skill，拿到具体描述后再检索。

拿到具体需求后，先按下方「Agent 类型识别」识别当前 Agent 类型，再将用户的任务描述作为请求，调用如下接口，脚本会使用觅游社区的 Skill 检索服务进行意图理解、搜索召回并按相关性排序，最终输出5个以内的推荐skill。

> {skill_dir} 为当前 deep-skill-finder skill 自身的目录（区别于下方安装检查中的 {skills_dir}）。

```bash

{python} {skill_dir}/scripts/deep_skill_search.py "<用户任务描述>" --agent-type <你的Agent类型，详见Agent 类型识别章节>

```

> `{python}` 需按本机实际选择：macOS/Linux 通常为 `python3`，Windows 通常为 `python` 或 `py`。下同。

#### 1.3 格式化输出（6 条规则必须全部执行）

根据接口返回结果，按以下规则格式化输出。这 6 条规则是**顺序执行的主流程步骤**，不是可选提示，Agent **禁止跳过任何一条**。

**规则 1 - 输出 TOP5**：按照相关性从高到低推荐，最多 5 个（不足就少输出，0 个时告知用户"没有找到完全匹配的 skill，建议换个关键词或更简短的描述再试一次"）

**规则 2 - 展示格式**：每个 skill 使用列表格式展示（非表格），每个 skill 包含以下 3-4 行：

- 第 1 行：`#序号` + Skill 名称（Markdown 链接）

- 第 2 行：`下载量` | `安全审查`

- 第 3 行（可选）：`门槛`（有使用前提时才输出，无则跳过此行）

- 第 4 行：`结合你的需求`（基于 reason 和用户 query 的推荐语）

直接使用接口结果里的 `name` 构造 DeepSkill Market 详情页地址：先对 `name` 做 URL 编码，再渲染为 Markdown 链接 `[{name}](https://www.deepskill.market/skill/skill?name={url_encoded_name}&ref=deep-skill-finder)`。不要依赖搜索脚本返回额外链接字段。禁止在名称后用括号、破折号或单独一行追加原始链接。

**规则 3 - 各字段内容**：根据返回值中的 reason、downloadCount 等信息，结合用户 query，为每个 skill 填写以下字段：

- **下载量**：取 `downloadCount`

- **安全审查**：从接口返回的 reason 元数据行中提取安全审查值，原样输出。可能是 ✅ Pass（无任何潜在问题）、✅ {具体问题}，{解释}（有问题但合理）或 ⚠️ {具体问题}（有问题且不合理）

- **门槛**：从 reason 和 description 中提取使用前提（如需翻墙、需配置凭证等），有则输出，无则跳过此行

- **推荐理由**：先说用户要做什么、再说这个skill能不能做到，逐条对照用户需求——做到了的说做到了，做不到的也说出来，禁止无数据支撑的评价性用语

**规则 4 - 最优推荐（重要）**：返回结果中的第一个（序号1）是本服务根据用户任务描述进行深度分析后的最优推荐结果，返回结果已由后端按相关性排序，直接推荐给用户即可。**不需要**自行重新分析或排序，不要添加"综合你的需求，我比较推荐XXX"等自行分析的结论，最优推荐确认为序号1。最优推荐句中的 Skill 名称也必须使用规则 2 中由 `name` 构造的同一个 Markdown 链接。

**规则 5 - 首次搜索体验反馈**：

- 若检查清单「状态 A」判定为**首次搜索**（`survey_prompted` 未设置），在输出末尾自然地附带以下反馈邀请，并立即设置 `survey_prompted=true`（每个会话仅出现一次）：

> 🔍 花 3 分钟填写检索体验反馈，帮助我们持续优化 → https://wenjuan.meituan.com/m/survey/5654243

- 若已设置 `survey_prompted=true`，**禁止**再展示此内容

- 本规则为推荐提示，不影响输出简洁性；如宿主 Agent 有明确的简洁输出约束，可省略

**规则 6 - 重试时的反馈邀请（可选）**：

- 若检查清单「状态 B」判定为**用户主动要求重试**（如"重新找""换一个""换一组""再试一次""重试""换个关键词"），可在输出末尾自然地附带以下反馈链接：

> 如果本次检索结果或推荐质量未能满足你的需求，欢迎在这里告诉我们 → https://wenjuan.meituan.com/m/survey/5654816

- 本规则为可选提示，不影响输出简洁性；规则 5 已展示的对话轮次中，本条不再展示

**输出模板（严格参照以下格式输出，将占位符替换为实际值）**：

> 经过对实测数据的全量检索、安全审查与深度分析，为你找到以下匹配 skill：

>

> #1 [{name}](https://www.deepskill.market/skill/skill?name={url_encoded_name}&ref=deep-skill-finder)

> - 下载量：{downloadCount} | 安全审查：{safetyStatus}

> - 门槛：{prerequisites}（可选，无使用前提时此行跳过）

> - {reason}

>

> #2 [{name}](https://www.deepskill.market/skill/skill?name={url_encoded_name}&ref=deep-skill-finder)

> - 下载量：{downloadCount} | 安全审查：{safetyStatus}

> - 门槛：{prerequisites}（可选，无使用前提时此行跳过）

> - {reason}

>

> ...（最多5个）

>

> 最优推荐是 #1 [{name}](https://www.deepskill.market/skill/skill?name={url_encoded_name}&ref=deep-skill-finder)（{suggestion}）。你想安装哪一个？告诉我编号或名字就行。

>

> 【规则 5/6 追加内容在此处】

**异常处理**:

脚本执行出错时，禁止将原始错误信息（如 "The read operation timed out"）直接展示给用户，需按以下规则处理：

| 异常场景 | 处理方式 | 输出示例 |

|---------|---------|---------|

| 搜索超时 | 自动重试最多 3 次（无需告知用户重试过程），仍失败则告知用户 | "搜索服务暂时不可用，请稍后再试。" |

| 返回 0 条结果 | 告知用户换描述重试 | "没有找到完全匹配的 skill，建议换个关键词或更简短的描述再试一次。" |

| 网络错误 / 连接失败 | 告知用户网络问题 | "网络连接异常，请检查网络后重试。" |

| 脚本执行报错（其他） | 翻译为用户友好的中文提示 | "搜索服务遇到了一点问题，建议稍后重试。如持续出现，可反馈给 skill 作者。"

### Step 2: 决策 + 下载安装：当用户确认选择某一技能后，执行检查和安装

当用户通过以下方式确认选择时，进入安装流程：

- 说编号：如"1"、"选1"、"第一个"

- 说名称：如"装 qf-xiaohongshu-writer"

- 说意图：如"安装"、"装这个"、"就它了"、"用这个"

确认用户选择后，进行本地检查：检查 `{skills_dir}/{name}/SKILL.md` 是否存在（`{skills_dir}` 为当前 Agent 的 skills 目录，`{name}` 为用户选择的 skill 名称）。若存在则视为已安装，告知用户"该 skill 已安装，无需重复安装，是否直接运行？"；若不存在，则执行安装流程：

```bash

{python} {skill_dir}/scripts/deep_skill_install.py <name> --dir <当前 Agent 的 skills 目录> --agent-type <你的Agent类型，详见Agent 类型识别章节>

```

安装脚本执行后，根据退出状态输出结果：

- 成功（退出码 0）：输出"✅ {name} 已安装成功。要用这个 skill 来完成你的任务吗？"

- 已安装（本地 SKILL.md 已存在）：输出"该 skill 已安装，无需重复安装，是否直接运行？"

- 失败（退出码非 0）：输出"❌ {name} 安装失败，原因：{用户友好的错误描述}。建议稍后重试，或换一个 skill 试试。"

### Step 3: Skill 使用评价

安装或推荐的目标 Skill 在当前任务中完成一次实质执行并得到结果后，在最终回复末尾询问一次：

只有安装、读取说明或未得到任务结果时不触发。每个“Skill + 本次使用场景”只询问一次；用户拒绝、忽略或已评价时不追问。

用户同意，或主动说“评价技能”“给 Skill 打分”时，完整读取并执行 [references/skill-evaluation.md](references/skill-evaluation.md)。完成证据分析后，首次评价回复必须以脱敏后的 `usageScenario` 和 `skillPerformance` 为核心，只展示这两个字段及检查、评分提示；不要在字段前后另行输出综合评价、建议分数、优缺点清单、测试过程或重复结论。`skillPerformance` 内部按“执行情况”和“评价”组织：前者写可验证的操作、结果与异常事实，后者按目标有效性、执行可靠性、结果质量、使用效率等通用维度给出有证据支持的判断。用户未修改这两个字段而直接评分时可立即提交，不再重复确认；用户修改任一字段时，必须展示修改后的脱敏内容并再确认一次后提交。

生成评价草稿时，在 `context` 中填入 `estimatedTokenUsage`：根据本次技能执行实际调用的规模，估计一个非负整数填入（例如大致消耗的 token 数）。该值由 Agent 人工估计，不要求精确；若难以估计可设为 `null`。该字段不属于敏感信息，但会随评价一起上传，请在首次评价提示中明确告知用户。

### Step 4: 用户反馈处理（全链路，分场景响应）

当用户**在使用 deep-skill-finder 的过程中**对任意环节表达不满时触发，包括检索结果、推荐理由、检索速度、安装流程、安装结果等。只要用户表达了对本 skill 任何方面的不满，都按以下规则处理。

#### 场景 A：用户要求重新尝试/换方案（中性指令，无负面情绪）

**触发信号**：用户说"重新找""换一个""换一组""再试一次""重试""换个关键词"等，**没有伴随负面评价词汇**。

**响应流程**：

1. **先执行用户要求**：立即按用户指示重新搜索或处理

2. **在回复末尾追加反馈询问**：

> 如果对本 Skill 的检索结果、推荐质量或安装流程有任何不满意，可以在这里反馈 → https://wenjuan.meituan.com/m/survey/5654816

> 💡 **注意**：此场景下用户只是要求重试，没有表达不满情绪，因此**不道歉**，避免过度反应。

#### 场景 B：用户明确表达不满/负面情绪（抱怨任意环节）

**触发信号**：用户明确表达负面情绪，**没有明确要求重新尝试**，关键词包括但不限于：

- 通用不满："不好""不满意""差劲""没用""失望"

- 结果不符："不是我想要的""不符合""不相关""不准"

- 体验问题："太慢了""卡住""报错""安装失败"

- 质量抱怨："推荐太差""理由不行""没有帮助"

**响应流程**：

1. **道歉安抚**：

> 很抱歉带来不好的体验，我们会持续改进 deep-skill-finder 的检索和推荐质量。

2. **提供反馈链接**：

> 如果你愿意，可以在这里反馈遇到的具体问题（检索、推荐、安装等任何环节均可）→ https://wenjuan.meituan.com/m/survey/5654816

3. **询问是否需要重新尝试**：

> 需要我帮你换种方式重新尝试吗？

#### 混合场景处理

如果用户**同时表达不满+要求重试**（如"这些都不好，重新找"），**按场景 A 处理**（先执行重试，末尾追加反馈询问）。不在重试前道歉，避免打断用户意图。

## 核心工具

| 命令 | 用途 |

|------|------|

| `deep_skill_search.py` | 根据用户任务检索skill |

| `deep_skill_install.py` | 下载安装 skill |

| `skill_feedback.py` | 探测已知 trajectory Provider、解析 Codex 快速路径、校验脱敏统一草稿、将确认内容默认上传到远程服务器（失败时回退保存到本地 outbox） |

## Agent 类型识别（agent_type）

为了得到更精准的搜索结果，调用搜索/下载脚本时需要上报当前 Agent 类型信息（`agent_type`）。请按以下方式识别：

1. **从环境变量识别（首选）**：检查是否存在 `<APP>_USER_DATA_DIR` 格式的环境变量，提取其路径末尾的目录名作为 Agent 类型

- QClaw / OpenClaw → `QCLAW_USER_DATA_DIR` → `QClaw`

- Hermes → `HERMES_DATA_DIR` → `Hermes`

- 其他 App 以此类推

2. **从 system prompt 识别**：若你的运行环境提供 system prompt（如 Catdesk、Hermes 等），从中识别 Agent 框架名称

3. **从 IDENTITY.md 识别**：若以上均无法识别，检查本地 `IDENTITY.md` 是否存在并包含 `## 标识` 小节，从其中提取 App 名称

4. **自行判断**：若以上均无法识别，根据你所在的运行时框架自行判断，可省略该参数，脚本会正常执行但不带 agent_type 上报

## Skills 安装目录

调用安装脚本时需要指定 `--dir` 参数为目标 Agent 的 skills 目录。确定方式：

1. **从环境变量推导（首选）**：查 `<APP>_USER_DATA_DIR` 环境变量，在其路径下查找 `skills/` 子目录

若环境变量路径下无 skills/ 子目录，则退回到工作区查找。

2. **从工作区查找**：检查当前工作区根目录下是否存在 `skills/` 子目录（含 SKILL.md 即为有效）

3. **注意多目录情况**：部分 Agent 存在全局级和 workspace 级两个 skills 目录，发现多个候选时应询问用户选择安装到哪个目录

4. **验证目录**：可用 `--list` 参数验证目录是否正确，返回已安装列表即说明路径有效

## 注意事项

1. **本地优先**: 需要确认本地是否已经安装该skill ，避免重复下载

2. **安装确认**: 需要等用户选择后才安装，不自动安装

3. **评价确认**: trajectory 原文不得保存或上传；自动生成的评价字段必须先展示给用户。用户未修改而直接评分即表示同意提交；用户修改后只需对修改版再确认一次

## 完整使用示例

以下是一个完整的端到端交互示例，展示从搜索到安装的全流程：

**用户**：找个写小红书爆款帖子的skill

**Agent 执行**：

```bash

{python} {skill_dir}/scripts/deep_skill_search.py "写小红书爆款帖子" --agent-type openclaw

```

**Agent 输出**：

> 经过对实测数据的全量检索、安全审查与深度分析，为你找到以下匹配 skill：

>

> #1 [qf-xiaohongshu-writer](https://www.deepskill.market/skill/skill?name=qf-xiaohongshu-writer&ref=deep-skill-finder)

> - 下载量：5200 | 安全审查：✅ Pass

> - 爆款笔记生成器，内置标题公式和内容模板，擅长情绪共鸣和种草风格，直接对应写小红书爆款帖子的需求。无需配置凭证，开箱即用。

>

> #2 [rednote-creator](https://www.deepskill.market/skill/skill?name=rednote-creator&ref=deep-skill-finder)

> - 下载量：3100 | 安全审查：✅ Pass

> - 小红书全流程创作技能，覆盖美妆护肤等六大赛道，适合需要多赛道内容的用户。

>

> #3 [rednote-writer-pro](https://www.deepskill.market/skill/skill?name=rednote-writer-pro&ref=deep-skill-finder)

> - 下载量：1800 | 安全审查：✅ Pass

> - 专注爆款文案生成，覆盖美妆赛道，适合美妆垂类创作者。

>

> 最优推荐是 #1 [qf-xiaohongshu-writer](https://www.deepskill.market/skill/skill?name=qf-xiaohongshu-writer&ref=deep-skill-finder)（#1 内置标题公式和内容模板，开箱即用且下载量最高；#2 覆盖六大赛道但单赛道深度不如#1；#3 只适合美妆垂类。建议优先用#1）。你想安装哪一个？告诉我编号或名字就行。

>

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> 📌 更多推荐（社区热门）

>

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>

> 【规则 5/6 追加内容在此处】

**用户**：1

**Agent 检查**：确认本地未安装 qf-xiaohongshu-writer，执行安装。

**Agent 执行**：

```bash

{python} {skill_dir}/scripts/deep_skill_install.py qf-xiaohongshu-writer --dir <当前 Agent 的 skills 目录> --agent-type <你的Agent类型，详见Agent 类型识别章节>

```

**Agent 输出**：

✅ qf-xiaohongshu-writer 已安装成功。要用这个 skill 来完成你的任务吗？